
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Form spam: no_js_check | Palabras clave de spam/malware en el contenido | +0 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| POST requests present | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +8 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Habilite CAPTCHA en todos los formularios públicos. Agregue campos honeypot. Limite envíos a 3 por minuto por IP.
IP 38.127.172.228 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
Datos de reconocimiento de red de Shodan. Los puertos abiertos pueden indicar servicios en ejecución, configuraciones incorrectas o superficies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2017-3167 | NVD → |
| CVE-2018-10547 | NVD → |
| CVE-2021-26691 | NVD → |
| CVE-2016-7414 | NVD → |
| CVE-2016-5093 | NVD → |
| CVE-2015-2783 | NVD → |
| CVE-2016-6297 | NVD → |
| CVE-2016-3142 | NVD → |
| CVE-2016-3171 | NVD → |
| CVE-2018-5711 | NVD → |
| CVE-2016-7128 | NVD → |
| CVE-2016-4343 | NVD → |
| CVE-2020-35452 | NVD → |
| CVE-2015-8867 | NVD → |
| CVE-2013-2220 | NVD → |
| CVE-2014-0118 | NVD → |
| CVE-2015-1351 | NVD → |
| CVE-2025-58098 | NVD → |
| CVE-2015-8876 | NVD → |
| CVE-2015-8874 | NVD → |
| CVE-2014-9425 | NVD → |
| CVE-2016-5387 | NVD → |
| CVE-2020-11579 | NVD → |
| CVE-2019-9637 | NVD → |
| CVE-2015-0273 | NVD → |
🔴 Este host tiene 331 CVE conocidos asociados con sus servicios expuestos. Este volumen sugiere software severamente desactualizado. Revise cada CVE en la base de datos NVD.
Fuente: Shodan InternetDB. Escaneado independientemente de abuse.mom.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
38.127.172.228 has been assigned a threat score of 70/100 (High). Esta puntuación indica una alta severidad de amenaza. La IP ha mostrado patrones claros de comportamiento malicioso que requieren medidas defensivas inmediatas.
The following attack categories were identified:
38.127.172.228 está registrada en Washington, United States, operando en la red de Cogent Communications. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Nuestros sensores capturaron 2 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 1 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~2 solicitudes por día. Esta es una dirección IP residencial, lo que sugiere un dispositivo doméstico comprometido como un router, electrodoméstico inteligente o estación de trabajo infectada participando en una botnet. La IP exhibe comportamiento de enumeración de directorios, solicitando sistemáticamente rutas inexistentes. United States actualmente representa 186 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. La puntuación de 70/100 indica un actor malicioso confirmado.
This IP is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
Threat scoring combines multiple signals — request patterns, known signatures, IP reputation, geographic risk, and behavioral analysis — into a single actionable metric. Weighted scoring models allow tuning sensitivity to balance security with usability.